Average annual urban population by sex and age, M_U
The urban male population is broken down by age group and region for the year 2013. Rows include the Russian Federation, federal districts, and individual constituent entities, allowing for a comparison of urban demographic structures across different parts of the country. Data have been revised based on the results of the 2020 All-Russian Population Census. The table contains 97 rows covering all levels of administrative division
Chart of the average annual urban male population by region and age for 2013
See also
- Infant mortality in Russia by year long time series by year
- Life expectancy in Russia by year long time series by year
- Population of Russia by year long time series by year
- Urban population of Russia by year long time series by year
- Миграция в России: статистика по годам 1997-2023 indicator breakdown
- Продолжительность жизни в России по годам: 73,41 года indicator breakdown
- Сколько мужчин в России: 67,9 млн, женщин 78,2 млн indicator breakdown
- Население России по возрастным группам: таблицы с 1959 года indicator breakdown
- Численность населения России по годам: 2000–2025 indicator breakdown
- Население России: сколько людей живёт, данные Росстата indicator breakdown
- Крупнейшие города России по населению: список 2024 indicator breakdown
- Народы России: национальный состав по переписи 2020 indicator breakdown
- Перепись населения 2020 года: главные итоги в цифрах indicator breakdown
- Демография России: главные цифры и графики Росстата indicator breakdown
- Продолжительность жизни мужчин и женщин в России 2026 indicator breakdown
- Суммарный коэффициент рождаемости в России: данные 2026 indicator breakdown
- Сельское население России по годам: данные Росстата indicator breakdown
Set in numbers
Rosstat data. Rows: 97, indicators: 2. Breakdown by: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Region; Bryansk Region; Vladimir Region and others
Five highest values: Russian Federation (48.8 million), Central Federal District (14.5 million), Moscow (5.5 million), North-Western Federal District (5.3 million), Moscow Region (2.8 million). The gap between the highest and lowest is 3,452 times. The top five account for 91.4% of the total across all positions — the distribution is heavily skewed towards the top
All table numbers are series: 97
| Series | Всего | в том числе в возрасте, лет |
|---|---|---|
| строка 1 | — | — |
| Российская Федерация | 48 797 794,00 | 689 530,00 |
| Центральный федеральный округ | 14 542 207,00 | 187 515,00 |
| Белгородская область | 465 753,00 | 5 907,00 |
| Брянская область | 388 877,00 | 4 628,00 |
| Владимирская область | 492 324,00 | 6 334,00 |
| Воронежская область | 705 418,00 | 8 514,00 |
| Ивановская область | 368 654,00 | 4 597,00 |
| Калужская область | 354 878,00 | 4 483,00 |
| Костромская область | 205 763,00 | 2 782,00 |
| Курская область | 331 580,00 | 4 461,00 |
| Липецкая область | 335 853,00 | 4 319,00 |
| Московская область | 2 750 582,00 | 42 380,00 |
| Орловская область | 226 447,00 | 2 432,00 |
| Рязанская область | 366 022,00 | 4 092,00 |
| Смоленская область | 315 235,00 | 3 738,00 |
| Тамбовская область | 285 819,00 | 2 766,00 |
| Тверская область | 443 277,00 | 5 708,00 |
| Тульская область | 532 270,00 | 5 362,00 |
| Ярославская область | 459 706,00 | 6 310,00 |
| г. Москва | 5 513 749,00 | 68 702,00 |
| Северо-Западный федеральный округ | 5 260 901,00 | 65 821,00 |
| Республика Карелия | 219 484,00 | 2 562,00 |
| Республика Коми | 307 917,00 | 4 074,00 |
| Архангельская область | 410 927,00 | 5 260,00 |
| Ненецкий автономный округ | 14 135,00 | 240,00 |
| Архангельская область без автономии | 396 792,00 | 5 020,00 |
| Вологодская область | 386 365,00 | 5 920,00 |
| Калининградская область | 343 901,00 | 4 374,00 |
| Ленинградская область | 536 791,00 | 5 274,00 |
| Мурманская область | 333 748,00 | 4 207,00 |
| Новгородская область | 194 705,00 | 2 682,00 |
| Псковская область | 206 602,00 | 2 398,00 |
| г. Санкт-Петербург | 2 320 461,00 | 29 070,00 |
| Южный федеральный округ | 4 036 560,00 | 56 207,00 |
| Республика Адыгея | 103 946,00 | 1 389,00 |
| Республика Калмыкия | 58 048,00 | 999,00 |
| Республика Крым | 0,00 | 0,00 |
| Краснодарский край | 1 342 888,00 | 21 522,00 |
| Астраханская область | 309 284,00 | 4 961,00 |
| Волгоградская область | 903 044,00 | 10 878,00 |
| Ростовская область | 1 319 350,00 | 16 458,00 |
| г. Севастополь | 0,00 | 0,00 |
| Северо-Кавказский федеральный округ | 2 220 587,00 | 37 395,00 |
| Республика Дагестан | 639 310,00 | 10 606,00 |
| Республика Ингушетия | 88 946,00 | 2 550,00 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 210 726,00 | 3 344,00 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 89 525,00 | 1 343,00 |
| Республика Северная Осетия – Алания | 204 642,00 | 3 038,00 |
| Чеченская Республика | 236 684,00 | 6 740,00 |
| Ставропольский край | 750 754,00 | 9 774,00 |
| Приволжский федеральный округ | 9 579 107,00 | 138 441,00 |
| Республика Башкортостан | 1 143 667,00 | 18 827,00 |
| Республика Марий Эл | 201 756,00 | 3 239,00 |
| Республика Мордовия | 224 045,00 | 2 676,00 |
| Республика Татарстан | 1 339 711,00 | 22 366,00 |
| Удмуртская Республика | 436 431,00 | 7 182,00 |
| Чувашская Республика | 332 878,00 | 5 285,00 |
| Пермский край | 891 323,00 | 13 898,00 |
| Кировская область | 437 554,00 | 5 552,00 |
| Нижегородская область | 1 159 110,00 | 15 661,00 |
| Оренбургская область | 543 573,00 | 7 080,00 |
| Пензенская область | 415 473,00 | 4 970,00 |
| Самарская область | 1 171 253,00 | 15 673,00 |
| Саратовская область | 854 351,00 | 10 420,00 |
| Ульяновская область | 427 982,00 | 5 612,00 |
| Уральский федеральный округ | 4 541 922,00 | 73 470,00 |
| Курганская область | 239 450,00 | 3 754,00 |
| Свердловская область | 1 657 162,00 | 26 244,00 |
| Тюменская область | 1 341 257,00 | 23 650,00 |
| Ханты-Мансийский авт. округ – Югра | 708 337,00 | 13 138,00 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 226 629,00 | 3 166,00 |
| Тюменская область без автономий | 406 291,00 | 7 347,00 |
| Челябинская область | 1 304 053,00 | 19 822,00 |
| Сибирский федеральный округ | 5 790 162,00 | 89 671,00 |
| Республика Алтай | 27 131,00 | 524,00 |
| Республика Тыва | 78 940,00 | 2 306,00 |
| Республика Хакасия | 164 863,00 | 2 660,00 |
| Алтайский край | 598 119,00 | 8 941,00 |
| Красноярский край | 1 012 267,00 | 15 428,00 |
| Иркутская область | 871 316,00 | 14 312,00 |
| Кемеровская область – Кузбасс | 1 063 270,00 | 16 158,00 |
| Новосибирская область | 977 258,00 | 14 644,00 |
| Омская область | 644 050,00 | 9 768,00 |
| Томская область | 352 948,00 | 4 930,00 |
| Дальневосточный федеральный округ | 2 826 348,00 | 41 010,00 |
| Республика Бурятия | 267 924,00 | 4 789,00 |
| Республика Саха (Якутия) | 298 449,00 | 5 124,00 |
| Забайкальский край | 340 923,00 | 5 552,00 |
| Камчатский край | 121 240,00 | 1 604,00 |
| Приморский край | 702 164,00 | 8 934,00 |
| Хабаровский край | 515 483,00 | 7 400,00 |
| Амурская область | 252 179,00 | 3 654,00 |
| Магаданская область | 69 890,00 | 918,00 |
| Сахалинская область | 187 761,00 | 2 082,00 |
| Еврейская автономная область | 53 425,00 | 761,00 |
| Чукотский автономный округ | 16 910,00 | 192,00 |
How to read this table
The rows differ in their scope, ranging from the national total to specific federal districts and regions. Comparing these series reveals how the urban male population is distributed across age categories depending on geographic location. The columns allow for tracking the proportion of children, adults, and elderly men within the total urban population of each specific region
What is visible in these numbers
Table columns: Total; including by age, years
There are 50 values in the table out of 50 possible, which is 100%; there are practically no data gaps
More in the section Demography»
Period and application
The 2013 statistics have been updated based on 2020 census data. This information is useful for demographers, sociologists, and government agencies in planning social infrastructure and assessing the labor potential of cities. The data update allows for a more accurate accounting of migration and age-related changes that have occurred over the past decade
How it is calculated
Demographics is the most inertial forecast of those existing: these series show a decade ahead where the number of employees will increase and where it will decrease
Did you notice an error in this table? The parser is wrong, and most often one correction fixes many pages
Report an error Typo is easier this way: highlight it and press Ctrl + Enter